A generalized laser simulator algorithm for optimal path planning in constraints environment

Path planning plays a vital role in autonomous mobile robot navigation, and it has thus become one of the most studied areas in robotics. Path planning refers to a robot's search for a collision-free and optimal path from a start point to a predefined goal position in a given environment. This research focuses on developing a novel path planning algorithm, called Generalized Laser Simulator (GLS), to solve the path planning problem of mobile robots in a constrained environment. This approach allows finding the path for a mobile robot while avoiding obstacles, searching for a goal, considering some constraints and finding an optimal path during the robot movement in both known and unknown environments. The feasible path is determined between the start and goal positions by generating a wave of points in all directions towards the goal point with adhering to constraints. A simulation study employing the proposed approach is applied to the grid map settings to determine a collision-free path from the start to goal positions. First, the grid mapping of the robot's workspace environment is constructed, and then the borders of the workspace environment are detected based on the new proposed function. This function guides the robot to move toward the desired goal. Two concepts have been implemented to find the best candidate point to move next: minimum distance to goal and maximum index distance to the boundary, integrated by negative probability to sort out the most preferred point for the robot trajectory determination. In order to construct an optimal collision-free path, an optimization step was included to find out the minimum distance within the candidate points that have been determined by GLS while adhering to particular constraint's rules and avoiding obstacles. The proposed algorithm will switch its working pattern based on the goal minimum and boundary maximum index distances. For static obstacle avoidance, the boundaries of the obstacle(s) are considered borders of the environment. However, the algorithm detects obstacles as a new border in dynamic obstacles once it occurs in front of the GLS waves. The proposed method has been tested in several test environments with different degrees of complexity. Twenty different arbitrary environments are categorized into four: Simple, complex, narrow, and maze, with five test environments in each. The results demonstrated that the proposed method could generate an optimal collision-free path. Moreover, the proposed algorithm result are compared to some common algorithms such as the A* algorithm, Probabilistic Road Map, RRT, Bi-directional RRT, and Laser Simulator algorithm to demonstrate its effectiveness. The suggested algorithm outperforms the competition in terms of improving path cost, smoothness, and search time. A statistical test was used to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm over the compared methods. The GLS is 7.8 and 5.5 times faster than A* and LS, respectively, generating a path 1.2 and 1.5 times shorter than A* and LS. The mean value of the path cost achieved by the proposed approach is 4% and 15% lower than PRM and RRT, respectively. The mean path cost generated by the LS algorithm, on the other hand, is 14% higher than that generated by the PRM. Finally, to verify the performance of the developed method for generating a collision-free path, experimental studies were carried out using an existing WMR platform in labs and roads. The experimental work investigates complete autonomous WMR path planning in the lab and road environments using live video streaming. The local maps were built using data from live video streaming s by real-time image processing to detect the segments of the lab and road environments. The image processing includes several operations to apply GLS on the prepared local map. The proposed algorithm generates the path within the prepared local map to find the path between start-to-goal positions to avoid obstacles and adhere to constraints. The experimental test shows that the proposed method can generate the shortest path and best smooth trajectory from start to goal points in comparison with the laser simulator

Motion Planning

Motion planning is a fundamental function in robotics and numerous intelligent machines. The global concept of planning involves multiple capabilities, such as path generation, dynamic planning, optimization, tracking, and control. This book has organized different planning topics into three general perspectives that are classified by the type of robotic applications. The chapters are a selection of recent developments in a) planning and tracking methods for unmanned aerial vehicles, b) heuristically based methods for navigation planning and routes optimization, and c) control techniques developed for path planning of autonomous wheeled platforms

UAV Optimal Cooperative Obstacle Avoidance and Target Tracking in Dynamic Stochastic Environments

Cette thèse propose une stratégie de contrôle avancée pour guider une flotte d'aéronefs sans pilote (UAV) dans un environnement à la fois stochastique et dynamique. Pour ce faire, un simulateur de vol 3D a été développé avec MATLAB® pour tester les algorithmes de la stratégie de guidage en fonctions de différents scénarios. L'objectif des missions simulées est de s'assurer que chaque UAV intercepte une cible ellipsoïdale mobile tout en évitant une panoplie d'obstacles ellipsoïdaux mobiles détectés en route. Les UAVs situés à l'intérieur des limites de communication peuvent coopérer afin d'améliorer leurs performances au cours de la mission. Le simulateur a été conçu de façon à ce que les UAV soient dotés de capteurs et d'appareils de communication de portée limitée. De plus, chaque UAV possède un pilote automatique qui stabilise l'aéronef en vol et un planificateur de trajectoires qui génère les commandes à envoyer au pilote automatique. Au coeur du planificateur de trajectoires se trouve un contrôleur prédictif à horizon fuyant qui détermine les commandes à envoyer à l'UAV. Ces commandes optimisent un critère de performance assujetti à des contraintes. Le critère de performance est conçu de sorte que les UAV atteignent les objectifs de la mission, alors que les contraintes assurent que les commandes générées adhèrent aux limites de manoeuvrabilité de l'aéronef. La planification de trajectoires pour UAV opérant dans un environnement dynamique et stochastique dépend fortement des déplacements anticipés des objets (obstacle, cible). Un filtre de Kalman étendu est donc utilisé pour prédire les trajectoires les plus probables des objets à partir de leurs états estimés. Des stratégies de poursuite et d'évitement ont aussi été développées en fonction des trajectoires prédites des objets détectés. Pour des raisons de sécurité, la conception de stratégies d'évitement de collision à la fois efficaces et robustes est primordiale au guidage d'UAV. Une nouvelle stratégie d'évitement d'obstacles par approche probabiliste a donc été développée. La méthode cherche à minimiser la probabilité de collision entre l'UAV et tous ses obstacles détectés sur l'horizon de prédiction, tout en s'assurant que, à chaque pas de prédiction, la probabilité de collision entre l'UAV et chacun de ses obstacles détectés ne surpasse pas un seuil prescrit. Des simulations sont présentées au cours de cette thèse pour démontrer l'efficacité des algorithmes proposés

Optimization and Communication in UAV Networks

UAVs are becoming a reality and attract increasing attention. They can be remotely controlled or completely autonomous and be used alone or as a fleet and in a large set of applications. They are constrained by hardware since they cannot be too heavy and rely on batteries. Their use still raises a large set of exciting new challenges in terms of trajectory optimization and positioning when they are used alone or in cooperation, and communication when they evolve in swarm, to name but a few examples. This book presents some new original contributions regarding UAV or UAV swarm optimization and communication aspects

Trajectory planning based on collocation methods for multiple aerial and ground autonomous vehicles

Esta tesis doctorar presenta una serie de contribuciones en los métodos de coordinación y generación de trayectorias de grupos de vehículos, concretamente de vehículos autónomos. Los métodos de colocación, más conocidos por su nombre en inglés “Collocation methods”, han despertado un creciente interés en los últimos años, entre los distintos métodos numéricos para resolver cualquier tipo de problema dentro del campo de la ingeniería. Esta tesis en concreto, presenta un nuevo punto de vista dentro de los métodos de generación de trayectorias, gracias al uso de los métodos de colocación. El interés sobre los vehículos autónomos se ha visto intensificado en los últimos años. Gracias a la evolución de los sensores, la obtención de información del medio que rodea a un vehículo es cada vez más sencilla y fiable. Esto permite a los sistemas de navegación de los vehículos generar cada vez mejores trayectorias libres de colisiones. Esta habilidad también permite a los vehículos autónomos planificar rutas óptimas, evitar obstáculos, seguir algún objetivo, o muchas otras tareas. Inicialmente, el interés sobre los vehículos autónomos recaía principalmente en las aplicaciones militares, especialmente en los vehículos aéreos, conocidos como UAVs o “Drones”. Pero con el paso del tiempo, las aplicaciones civiles o domésticas están sobre pasando los intereses militares. Estas aplicaciones incluyen tanto a vehículos terrestres como aéreos, aunque el impacto sobre los vehículos autónomos aéreos (UAVs) es mucho mayor. Esto es debido a que la accesibilidad y maniobrabilidad de estos vehículos ofrece más ventajas que los vehículos autónomos terrestres (UGVs) en aplicaciones como localización, seguimiento, adquisición de imágenes, generación de mapas, etc. Esta tesis doctoral presenta un nuevo método centralizado para la generación de trayectorias para múltiples vehículos autónomos. Este método se puede usar tanto para vehículos terrestres como aéreos, e incluso en escenarios mixtos con ambos tipos de vehículos. Dicho método está basado en los métodos de colocación Pseudoespectrales, más conocido en inglés como “Pseudospectral (PS) collocation methods”. Estos métodos son muy utilizados para resolver problemas de control óptimos, y se caracterizar porque resuelven dicho problema numéricamente. En el caso de generación de trayectorias, el problema es formulado como un problema de control óptimo, incluyendo las ecuaciones diferenciales que definen la dinámica de los vehículos, las propias restricciones físicas de los actuadores del vehículo, así como las dimensiones del escenario y restricciones de distancia de seguridad entre los distintos vehículos. Luego, se define una función de costes que debe de ser optimizada, como por ejemplo, la distancia de navegación o el propio consumo del vehículo. Los métodos de colocación Pseudospectrales tratan de resolver el problema de optimización aproximando el vector de estado y de control por una serie de polinomios en una serie de puntos denominados puntos de colocación o “collocation points” en inglés. Las restricciones dinámicas de movimiento y las restricciones del problema también deben de cumplirse en dichos puntos. De esta manera, cuando el problema está discretizado y parametrizado, se produce una transformación al paradigma algebraico. Todo el problema se transforma en un problema de Programación no lineal (PNL), el cual será resuelto por algún programa de optimización como por ejemplo puede ser el “SNOPT solver”. Esta forma concreta de modelado del problema de generación de trayectorias permite obtener trayectorias mucho más realistas que son a su vez, más fácil de seguir por el vehículo en cuestión. Esta tesis presenta también un profundo estudio del comportamiento de los distintos métodos de colocación cuando son usados como generadores de trayectorias. A lo largo de la tesis se ha visto que aspectos como la discretización o la aproximación polinómica afectan a la solución del problema, y se ha analizado cómo afecta a otros aspectos como la integridad del sistema, escalabilidad del método (como influye el incremento de vehículos considerados en la planificación), tiempo de computo necesario para obtener una solución, etc. Un resumen de los objetivos que se han abarcado durante el desarrollo de la tesis se presenta a continuación: • Clasificación exhaustiva de los distintos métodos de colocación. Este punto intenta hacer una distinción entre clásicos métodos de colocación Directos y los nuevos Pseudoespectrales. Presentando una descripción completa de estos últimos. • Análisis de los métodos de colocación en problemas de generación de trayectorias. Los métodos de colocación son métodos de propósito general, de manera que se pretende analizar las ventajas y desventajas de estos métodos en los problemas de generación de trayectorias. • Estudio de rendimiento de los métodos de colocación. Aspectos como la calidad de las soluciones obtenidas, escalabilidad, tiempo de cómputo para obtener una solución, aplicaciones de tiempo real, etc. son estudiados en los distintos métodos. • Búsqueda de configuraciones que mejoren el rendimiento. En este apartado se pretende sintonizar los parámetros de configuración de algunos métodos de colocación para buscar un óptimo rendimiento. • Desarrollo de un nuevo algoritmo denominado método de colocación S-Adaptive. Este es un algoritmo desarrollado específicamente para la generación de trayectorias. Este método resuelve toda las desventajas que se producen en los métodos de colocación clásicos. • Desarrollo de escenarios con vehículos terrestres en presencia de obstáculos. Los métodos de colocación han sido muy utilizados en aplicaciones aeronáuticas. Un claro ejemple de ello es la gran cantidad de artículos que se pueden encontrar en la literatura. Es por esto que el uso de vehículos terrestres y concretamente, su uso en presencia de múltiple obstáculos fijos en dichos escenarios, supone una novedad en sí. • Validación experimental de los algoritmos. Este punto se centra en la validación de los resultados obtenidos en las fases de desarrollo y simulación, con vehículos reales. Una gran cantidad de escenarios son presentados con vehículos autónomos, tanto terrestres como aéreos. Todos estos experimentos están dentro del marco de desarrollo del proyecto europeo de investigación EC-SAFEMOBIL “Estimation and Control for SAFE wireless high MOBILity cooperative industrial systems”

Mission-based mobility models for UAV networks

Las redes UAV han atraído la atención de los investigadores durante la última década. Las numerosas posibilidades que ofrecen los sistemas single-UAV aumentan considerablemente al usar múltiples UAV. Sin embargo, el gran potencial del sistema multi-UAV viene con un precio: la complejidad de controlar todos los aspectos necesarios para garantizar que los UAVs cumplen la misión que se les ha asignado. Ha habido numerosas investigaciones dedicadas a los sistemas multi-UAV en el campo de la robótica en las cuales se han utilizado grupos de UAVs para diferentes aplicaciones. Sin embargo, los aspectos relacionados con la red que forman estos sistemas han comenzado a reclamar un lugar entre la comunidad de investigación y han hecho que las redes de UAVs se consideren como un nuevo paradigma entre las redes multi-salto. La investigación de redes de UAVs, de manera similar a otras redes multi-salto, se divide principalmente en dos categorías: i) modelos de movilidad que capturan la movilidad de la red, y ii) algoritmos de enrutamiento. Ambas categorías han heredado muchos algoritmos que pertenecían a las redes MANET, que fueron el primer paradigma de redes multi-salto que atrajo la atención de los investigadores. Aunque hay esfuerzos de investigación en curso que proponen soluciones para ambas categorías, el número de modelos de movilidad y algoritmos de enrutamiento específicos para redes UAV es limitado. Además, en el caso de los modelos de movilidad, las soluciones existentes propuestas son simplistas y apenas representan la movilidad real de un equipo de UAVs, los cuales se utilizan principalmente en operaciones orientadas a misiones, en la que cada UAV tiene asignados movimientos específicos. Esta tesis propone dos modelos de movilidad basados en misiones para una red de UAVs que realiza dos operaciones diferentes. El escenario elegido en el que se desarrollan las misiones corresponde con una región en la que ha ocurrido, por ejemplo, un desastre natural. La elección de este tipo de escenario se debe a que en zonas de desastre, la infraestructura de comunicaciones comúnmente está dañada o totalmente destruida. En este tipo de situaciones, una red de UAVs ofrece la posibilidad de desplegar rápidamente una red de comunicaciones. El primer modelo de movilidad, llamado dPSO-U, ha sido diseñado para capturar la movilidad de una red UAV en una misión con dos objetivos principales: i) explorar el área del escenario para descubrir las ubicaciones de los nodos terrestres, y ii) hacer que los UAVs converjan de manera autónoma a los grupos en los que se organizan los nodos terrestres (también conocidos como clusters). El modelo de movilidad dPSO-U se basa en el conocido algoritmo particle swarm optimization (PSO), considerando los UAV como las partículas del algoritmo, y también utilizando el concepto de valores dinámicos para la inercia, el local best y el neighbour best de manera que el modelo de movilidad tenga ambas capacidades: la de exploración y la de convergencia. El segundo modelo, denominado modelo de movilidad Jaccard-based, captura la movilidad de una red UAV que tiene asignada la misión de proporcionar servicios de comunicación inalámbrica en un escenario de mediano tamaño. En este modelo de movilidad se ha utilizado una combinación del virtual forces algorithm (VFA), de la distancia Jaccard entre cada par de UAVs y metaheurísticas como hill climbing y simulated annealing, para cumplir los dos objetivos de la misión: i) maximizar el número de nodos terrestres (víctimas) que se encuentran bajo el área de cobertura inalámbrica de la red UAV, y ii) mantener la red UAV como una red conectada, es decir, evitando las desconexiones entre UAV. Se han realizado simulaciones exhaustivas con herramientas software específicamente desarrolladas para los modelos de movilidad propuestos. También se ha definido un conjunto de métricas para cada modelo de movilidad. Estas métricas se han utilizado para validar la capacidad de los modelos de movilidad propuestos de emular los movimientos de una red UAV en cada misión.UAV networks have attracted the attention of the research community in the last decade. The numerous capabilities of single-UAV systems increase considerably by using multiple UAVs. The great potential of a multi-UAV system comes with a price though: the complexity of controlling all the aspects required to guarantee that the UAV team accomplish the mission that it has been assigned. There have been numerous research works devoted to multi-UAV systems in the field of robotics using UAV teams for different applications. However, the networking aspects of multi-UAV systems started to claim a place among the research community and have made UAV networks to be considered as a new paradigm among the multihop ad hoc networks. UAV networks research, in a similar manner to other multihop ad hoc networks, is mainly divided into two categories: i) mobility models that capture the network mobility, and ii) routing algorithms. Both categories have inherited previous algorithms mechanisms that originally belong to MANETs, being these the first multihop networking paradigm attracting the attention of researchers. Although there are ongoing research efforts proposing solutions for the aforementioned categories, the number of UAV networks-specific mobility models and routing algorithms is limited. In addition, in the case of the mobility models, the existing solutions proposed are simplistic and barely represent the real mobility of a UAV team, which are mainly used in missions-oriented operations. This thesis proposes two mission-based mobility models for a UAV network carrying out two different operations over a disaster-like scenario. The reason for selecting a disaster scenario is because, usually, the common communication infrastructure is malfunctioning or completely destroyed. In these cases, a UAV network allows building a support communication network which is rapidly deployed. The first mobility model, called dPSO-U, has been designed for capturing the mobility of a UAV network in a mission with two main objectives: i) exploring the scenario area for discovering the location of ground nodes, and ii) making the UAVs to autonomously converge to the groups in which the nodes are organized (also referred to as clusters). The dPSO-U mobility model is based on the well-known particle swarm optimization algorithm (PSO), considering the UAVs as the particles of the algorithm, and also using the concept of dynamic inertia, local best and neighbour best weights so the mobility model can have both abilities: exploration and convergence. The second one, called Jaccard-based mobility model, captures the mobility of a UAV network that has been assigned with the mission of providing wireless communication services in a medium-scale scenario. A combination of the virtual forces algorithm (VFA), the Jaccard distance between each pair of UAVs and metaheuristics such as hill climbing or simulated annealing have been used in this mobility model in order to meet the two mission objectives: i) to maximize the number of ground nodes (i.e. victims) under the UAV network wireless coverage area, and ii) to maintain the UAV network as a connected network, i.e. avoiding UAV disconnections. Extensive simulations have been performed with software tools that have been specifically developed for the proposed mobility models. Also, a set of metrics have been defined and measured for each mobility model. These metrics have been used for validating the ability of the proposed mobility models to emulate the movements of a UAV network in each mission